Dados desbalanceados, opacidade dos algoritmos e métricas de avaliação inadequadas podem gerar resultados injustos e perpetuar preconceitos em sistemas de IA. Para mitigar esses problemas, são recomendadas práticas como auditorias, uso de dados representativos, explicabilidade e escolha criteriosa das métricas. Fonte: LOPES, C. M. N.; MENDES, J. C. Ética e Inteligência Artificial: desafios e melhores […]